行人视频检测与跟踪方法研究

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1、行人视频检测与跟踪方法研究----电子商务论文-->1绪论1.1研究的背景与意义智能交通系统（ITS)是将信息技术、计算机技术、控制技术和系统集成技术等在交通运输领域进行运用的综合性技术，目的是建立一种准确、实时、高效的，能够在全方位、大范围发挥作用的综合性的交通运输体系⑴。它综合考虑了车、人、路、环境之间的关系，对传统的交通系统进行智能化、信息化和集成化改造，提高交通系统可达性、机动性、安全性和经济性，达到降低能耗、保护环境的目的。智能交通系统己经成为提高城市交通运输效率、解决拥堵、减少污染、确保安全的有效途径，更是目前交通运输领域的重点研究内容之一。

2、我国的城市交通的最显著特征是混合、低速和高密度，普遍存在行人、非机动车、机动车交错的混合交通流现象。行人是城市交通系统主要参与者，要确保城市交通系统安全运行，必须保障行人的安全，并减少行人对机动车的干扰。为了实时获得混合交通流下行人的交通数据，进而对行人交通的运行规律和对机动车的干扰进行分析和判断，有必要加大对行人检测和跟踪技术的研究和落实，在此基础上对城市道路进行合理地组织和控制。智能交通系统将在这方面发挥重要作用。视频图像处理是一种重要的计算机视觉技术，是将视频转化成图像序列，然后对序列中的图像分别进行处理。视频跟踪是视频图像处理技术中的一个重要部分

3、。视频跟踪技术是指在视频的图像序列中，对感兴趣的、与背景存在相对运动的目标进行检测，并采取相应算法在连续各个图像中对目标进行定位，从而实现全程的跟踪并提取参数。该技术在军事、工业和民用领域都有广泛的运用。在军事方面，视频跟踪被运用于导弹制导、军事图像通信、空间遥感等方面。在工业、民用领域，视频跟踪被运用在产品质量动态检测、医疗检测、交通检测监控等诸多方面。视频跟踪的前提是视频目标检测，目标检测是将运动目标从视频中分割提取出来的技术。目标检测是计算机视觉技术的基础，为面向对象的视频编码、目标跟踪、运动参数提取等后续工作提供条件。实际应用对视频分析、处理提出

4、较高要求，作为前期准备工作的目标检测必须能够准确、快速地实现目标提取。目前，视频检测与跟踪技术在交通运用的研究中，多以车辆为研究对象，需要加强对行人跟踪的研究。因此，本文以行人为对象，展开视频检测和跟踪研究。1.2研究现状在视频跟踪领域，各种跟踪算法是伴随计算机理论和技术产生发展的。20世纪80年代前，受限于计算机技术，图像处理主要是针对静态图像，对运动目标的跟踪也带有静态图像处理的特点。80年代，学者提出了光流法，从而开启了动态图像序列分析的新时代。但是，即使是改进后的光流法，对于现阶段的计算机來说运算量也是非常大的，难以满足目标跟踪的实时性要求。此外

5、，假设的局限性使光流法对噪声非常敏感，从而导致跟踪结果不准确，所以，光流法目前仍难以满足实际应用的要求。20世纪90年代以后，各种跟踪算法涌现出来，最著名的有粒子滤波算法、Kalman滤波算法和MeanShift算法。1998年，有学者提出了Condensation算法，该算法首次将粒子滤波器应用到视频跟踪中[5]。2003年，aniciu等学者提出基于MeanShift的跟踪算法，该算法计算复杂度低，对目标的遮挡、噪声等影响具有较强适应能力，迅速成为视频跟踪领域的研究热点。国外对于视频检测与跟踪的研究起步较早，且发展迅速。1997年，美国国防高级研究项

6、目机构设立了多所著名高校合作的视频监控重大项目VSAM,目的是为城市监控提供一种自动化的视频分析技术，可以实现危险环境下或人力无法参与场景下的监控[61。马里兰大学与IBM共同开发出一套w4系统，可以实现对以人为目标的视频的检测、跟踪和监视。W4采用红外相机或单目灰度作为视觉传感器，通过分析目标形状，实现对人体各主要部位的定位，在目标遇到遮挡时依然可以较为准确地跟踪。我国视频检测跟踪技术起步较晚，但发展迅速，很多先进的图像处理技术被应用到这一领域，并研制了一些投入实际应用的系统。目前在国内，中科院北京自动化研究所在视频监控领域处于领先地位，对人的运动视觉

7、监控、交通场景的视觉监控和模式识别等方面进行了深入研究，提出了基于三维线性模型定位、基于步态的远距离身份识别等诸多理论方法。此外，中科院光电技术研究所、国防科技大学、西安电子科技大学等也对视频跟踪做了大量研究工作。交通场景中，视频检测与跟踪方面的研究多针对车辆。对行人进行检测跟踪相对于车辆更加复杂，针对这方面的研究虽然起步较晚，但已取得一些成果。麻省理工学院在交通视频监控方面成果突出，开发出可以对车辆和行人进行较为准确检测和跟踪的系统。英国雷丁大学也开展了对行人和车辆的跟踪以及它们交互作用识别的相关研究[8]。在国内，中科院、北京交通大学等在行人视频跟踪

8、领域提出了多项改进的算法，并得到实验验证。2基于头部检测的行人定位方法研究视频检